- FOKUSTHEMA
4 Use Cases wie Sie mit KI im Service Center erfolgreich sein können
Ob Führungskraft im Banking Operations, Verantwortlicher für Customer Experience oder Kundenberater – Sie kennen das tägliche Szenario: Kundenanfragen erreichen die Bank heute über eine Vielzahl von Kanälen unkoordiniert und gleichzeitig. Sei es per E-Mail, via SecureMail, über Website-Formulare, im Chat oder ganz klassisch am Telefon. Doch allzu oft landen diese Anfragen erst einmal – irgendwo. In einer überfüllten Mailbox, in einer unübersichtlichen Ticketing-Queue oder auf dem Schreibtisch eines Mitarbeiters, der eigentlich für ganz andere Themen zuständig ist.
Das Ergebnis ist branchenweit das gleiche: Fehleranfälliges Routing und unnötig lange Liegezeiten. Das führt nicht nur zu frustrierten Kunden, sondern vor allem zu frustrierten Mitarbeitern, die ihre wertvolle Zeit damit verbringen, Nachrichten zu sortieren und weiterzuleiten, statt Kundenprobleme effektiv zu lösen.
Zudem nimmt der Kostendruck im Banking stetig zu: Das Anrufvolumen steigt – besonders in Richtung Jahresabschluss – aber das Budget sinkt. Und alle Welt redet über Künstliche Intelligenz im Service Center – aber wie setzt man das praktisch um, ohne jahrelange Planung und überbordende Ausgaben?
Die gute Nachricht: Es gibt einen Weg. Ärmel hochkrempeln und in wenigen Monaten ist auch Ihr Service Center KI live!
Warum "Jetzt" – First Mover ist vorbei
Lassen Sie uns ehrlich sein: KI im Service Center ist nicht mehr Zukunft. Es ist Gegenwart. Die Technologie ist reif, sie funktioniert, und sie bringt echte Ergebnisse.
Das heisst auch: Während Sie noch überlegen, „ob“ wir das machen, nutzen Ihre Mitbewerber KI bereits. Sie sparen Kosten, ihre Kunden sind zufriedener, ihre Mitarbeiter können sich auf echte Beratung konzentrieren. Das ist kein Hype, das ist ein Wettbewerbsvorteil und bald eine Commodity.
Das Risiko von Warten ist realer als das Risiko von Anfangen: Nicht mitmachen bedeutet, kostenmässig und qualitativ den Anschluss zu verlieren. Die Frage ist nicht mehr „Sollen wir KI einführen?“ – die Frage ist „Wann fangen wir an?“
4 Use Cases – von Quick-Wins bis zur Kür
Der Schlüssel ist: Sie müssen nicht mit allem gleichzeitig anfangen. AI kann ganz einfach iterativ eingeführt und ausgebaut werden.
Use Case 1: Mail Triage – Der Quick Win
Das Problem: Kundenanfragen landen über unterschiedliche Kanäle bei Ihnen – E-Banking-Nachricht hier, SecureMail dort, Website-Formular, Chat. Und dann muss jemand manuell entscheiden: Gehört das zum Kreditteam, zur Vermögensberatung oder zum Support? Fehler sind vorprogrammiert, Bearbeitungszeiten sind lang. Hinzu kommt das Risiko Mensch – dieser macht unweigerlich Fehler, z.B. falsche Zuordnung und eine Mail wird tagelang zwischen Abteilungen hin und her geschoben oder eine Mail geht gar vergessen und der Kunde wartet und wartet.
Die Lösung: Ein KI-System, das eingehende Mails automatisch klassifiziert und zur richtigen Person oder zum richtigen Team weiterleitet. Der Bot liest die Anfrage, versteht den Kontext, und routet intelligent und effizient weiter. Bei Unsicherheiten gibt es ein Fallback zur manuellen Kontrolle – der Mensch bleibt in Kontrolle.
Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank hat genau das umgesetzt. Effizienzgewinn im Mail-Routing um >60%, weil die routinemässige Sortierarbeit wegfiel. Die Mitarbeiter können sich direkt um für höherwertige Service Anfragen kümmern.
Warum hier starten? Das ist der schnellste ROI. Die Daten sind bereits vorhanden (Ihre bisherigen Mails). Die Implementierung ist niedrig-invasiv. Und Sie bauen damit gleichzeitig die strukturierte Datenbasis auf, die alle anderen Use Cases brauchen.
Use Case 2: Text-Assistent – Berater und Service Mitarbeiter empowern
Das Problem: Service-Mitarbeiter und Berater schreiben Standard-Antworten immer und immer wieder. Die meisten Kundenanfragen, die per Mail eingehen, ähneln sich im Inhalt stark. Diese Fragen nehmen viel Zeit ein – manchmal 15, 20 Minuten pro Antwort, weil der Mitarbeiter die Antwort noch suchen muss und stets persönlich auf das Anliegen antwortet. Und jede Antwort sieht leicht anders aus, weil jeder seinen Stil hat. Neue Mitarbeiter brauchen lange bis sie eingelernt sind. Auf dieses Problem stossen viele ihrer Kollegen: sowohl die Service-Mitarbeiter im Customer Service Center, die Hunderte E-Mails pro Woche beantworten müssen, als auch die Kundenberater, die zwischen Kundengesprächen ihre E-Mail-Last bewältigen müssen.
Die Lösung: Ein KI-gestützter Text-Assistent, der im Mail- oder Chat-System läuft. Der Mitarbeiter (ob Service-Mitarbeiter oder Kundenberater) erwählt auf Knopfdruck (z.B. Outlook-Plugin) eine KI-generierte Antwort – basierend auf einer zentralen Wissensdatenbank und Best-Practice-Antworten. Der Mitarbeiter liest, editiert falls nötig, ergänzt um persönliche Floskeln, und versendet. Der Mensch bleibt Qualitätskontrolle, der Bot ist der Beschleuniger.
Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank nutzt genau das. Die Service-Mitarbeiter sind schneller bei der E-Mail-Beantwortung. Und neue Mitarbeiter brauchen weniger Training, weil sie von Tag 1 die besten Antworten vorgeschlagen bekommen. Gleichzeitig profitieren auch die Berater: Sie sparen Zeit bei Standardanfragen und haben mehr Raum für echte Kundengespräche und strategische Beratung. Zwei Fliegen mit einer Klatsche.
Der Key Point: Das ist nicht Automatisierung ohne Kontrolle. Das ist ein Assistent für Ihren Mitarbeiter. Und das fühlt sich für Mitarbeiter auch nicht bedrohlich an – im Gegenteil, es macht deren Arbeit einfacher und steigert deren Kompetenz
Use Case 3: Chatbot – die 80/20 Regel nutzen
Das Problem: 80% aller Anfragen, die Ihr Service Center erreichen, sind meistens die gleichen zehn Fragen: Passwort zurücksetzen, TWINT-Probleme, Kontodaten, Kartensperrung, IBAN nachschauen, Gebühren, etc. Diese Standardfragen belegen Mitarbeiter-Kapazität, obwohl Kunden diese Dinge gerne sofort selbst lösen würden.
Die Lösung: Ein Chatbot auf Ihrer Website oder in der Mobile App. Dieser beantwortet die häufigsten Fragen sofort und kann sogar automatisierte Prozesse anstossen: Passwort zurücksetzen, Karte sperren, TWINT aktivieren – alles direkt im Chat. Und wenn es komplexer wird, leitet der Bot nahtlos zu einem Live-Berater weiter.
Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank hat das implementiert. Der Chatbot übernimmt einen signifikanten Teil der häufigsten Anfragen. Kunden sind zufriedener, weil sie sofort Hilfe bekommen – 24/7 (im Gegensatz zum Telefon). Und Ihr Service Center hat endlich Kapazität um sich um komplexere Kundenanliegen zu kümmern.
Der Key Point: Das ist nicht „wir automatisieren alles weg“. Das ist „wir lösen die einfachen Dinge sofort, damit Ihre Mitarbeiter sich auf komplexere Fälle und höherwertige Kunden-Services konzentrieren können.“
Use Case 4: Voicebot – Call-Triage & Automatisierung
Das Problem: Der Voicebot ist das alte IVRS-System – „Drücken Sie 1…“ – und keiner mag es. Und bei Peak-Zeiten bricht es zusammen. Ausserdem: Viele Anrufer rufen an mit der Erwartungshaltung das jeweilige Problem direkt am Telefon lösen zu können
Die Lösung: Ein moderner, AI-basierter Voicebot, der natürliche Sprache versteht. Der Anrufer sagt, was er braucht – und der Bot versteht das. Er routet intelligent weiter oder – und das ist der Game-Changer – er löst einfache Prozesse direkt im Anruf: Passwort zurücksetzen, Karte sperren, TWINT entsperren. Die gleichen Prozesse wie im Chatbot. Der Anrufer braucht gar nicht mehr zu warten. Die dafür nötigen Schnittstellen wurden schon für den Chatbot entwickelt und können wieder genutzt werden.
Der Key Point: Der Voicebot ist Ihr Skalierungs-Turbo.
Bei Peak-Zeiten (z.B. Systemstörungen oder zum Jahresabschluss) fängt der Bot die erste Welle an Standardanfragen komplett autonom ab. Doch auch für die komplexen Fälle, die er weiterleitet, ändert sich das Spiel massiv: Das Routing erfolgt nicht mehr starr („Drücken Sie die 1“), sondern dynamisch. Der Bot versteht das Anliegen inhaltlich, prüft in Echtzeit die Auslastung Ihrer Hotlines und leitet den Anrufer passgenau an jene Fachabteilung weiter, die gerade Kapazität hat. Kein Blindflug mehr in überfüllte Warteschleifen, sondern intelligentes Traffic-Management für Ihre Telefonie.
Das Geheimnis: Eine Datenbasis für alle vier
Jetzt kommt der wichtige Part. Sie könnten diese vier Use Cases als separate Projekte angehen – Mail Triage Projekt, Text-Assistent Projekt, Chatbot Projekt, Voicebot Projekt. Das würde funktionieren, aber es würde sehr teuer und zeitaufwändig.
Der intelligente Weg: Sie bauen eine zentrale Wissensdatenbank auf – die Struktur Ihrer FAQ, Ihrer Prozessdokumentation, Ihrer Best-Practice-Antworten. Diese Basis nutzen alle vier Use Cases. Sie müssen diese Arbeit nur einmal machen – und von der Weiterentwicklung profitieren alle vier.
Das hat eine massive Folge: Konsistente Antworten über alle Touchpoints. Ein Kunde fragt im Chatbot etwas über Gebühren – bekommt die gleiche Antwort, wie wenn er anruft oder eine Mail schreibt. Das ist nicht nur effizienter, das ist auch besser für den Kunden.
Und hier wird es richtig wirtschaftlich: Der erste Use Case (Mail Triage) kostet X. Der zweite Use Case (Text-Assistent) kostet weniger, weil die Basis existiert. Der dritte und vierte kosten noch weniger. Die ROI multipliziert sich.
4 Erfolgsfaktoren – damit es nicht schiefgeht
Aber: Es gibt ein paar Dinge, die Sie von Anfang an beachten müssen um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten
#1 – Strukturierte Daten:
Das A und O für eine performante KI ist eine gute Datenbasis. Falls Daten noch in Silos, nicht aufbereitet und ungenügend zur Verfügung stehen, ist das DER Punkt, an dem als erstes angesetzt werden muss. Nicht perfekt, aber gut aufbereitet. Die gute Nachricht: Im Service Bereich machen die häufigsten 100 Anfragen gut >80% des Anfragevolumens aus. Damit hat man schon eine sehr gute Basis!
#2 – Governance von Tag 1:
Das Service Center ist erst der Anfang. Daher sollte beim Einsatz von KI von Anfang an holistisch gedacht werden. Das beeinflusst Entscheidungen hinsichtlich der IT-Architektur und klare Verantwortlichkeiten, Monitoring-Strukturen, Dokumentation sind keine Blocker, sondern die Grundlage für stabilen Betrieb. Und es wird für Ihre gesamte KI-Architektur im Unternehmen ungeheuer wichtig. Der Mensch muss die Kontrolle behalten!
#3 – Integration, nicht Isolation:
Der häufigste Fehler: Der Pilot läuft isoliert, skaliert dann nicht. Sie brauchen von Anfang an Anbindungen zu Ihren bestehenden Systemen – Telefonie, CRM, Core Banking. Der Omnichannel-Gedanke muss von Start dabei sein.
#4 – Change Management:
Sie haben die beste KI der Welt – und Ihre Mitarbeiter nutzen sie nicht, weil sie Angst haben. Deshalb: Mitarbeiter früh einbinden, transparent kommunizieren („Das ist ein Assistent, nicht euer Replacement„), kontinuierliches Training. Das ist oft der unterschätzteste Erfolgsfaktor.
Der nächste Schritt:
Die technische Frage stellt sich nicht mehr: „Kann man das machen?“
Ja, man kann. Die Frage ist: „Wie fangen wir an?“
Denn eines ist sicher: Wer jetzt mit aufspringt, gewinnt.
Wer wartet, verliert – nicht dramatisch, aber deutlich spürbar.
Und je länger Sie warten, desto grösser wird der Rückstand.
Die Zukunft des Banking Service Centers ist nicht mehr Zukunft.
Sie ist Gegenwart.
Die Frage ist nur: Machen Sie mit?
Wenn Sie neugierig sind, wo Ihr Service Center gerade steht und welche Quick Wins möglich sind – wir helfen gerne.
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